导读：随着电商平台对图像信息的大量引入，通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为CSCNN：新一代京东电商广告排序模型，主要介绍视觉信息在CTR排序模型中的应用。一方面，我们将介绍在工业场景下使用CNN将图像加入CTR模型联合建模的方法；另一方面，我们指出传统用于分类任务的CNN并不适合电商场景。将电商场景中丰富的、具有强视觉先验的"

1前备知识图像在进行几何变换、透视变换等场景时需要插值计算新像素的像素值。图像处理之三种常见双立方插值算法CSDN博客(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fjia20003%2Farticle%2Fdetails%2F4

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

NUI图像数据流概述NUI的流数据是通过连续静态图像序列传递的。在上下文初始化阶段，应用程序将识别需要读取的流数据，并对其进行附加的流相关设置，包括数据解析度、图像类型、用于存储输入帧的缓冲区数量等内容。在应用程序检索并释放相关帧之前，如果运行时数据占满了缓冲区，那么系统将自动丢弃最旧的帧并重用缓冲区，也就是说，帧数据是可被丢弃的。同时系统最多允

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数

Citadel的研究人员最近开发了一种深度神经网络（DNNs），可以检测一种称为分布式拒绝服务（DDoS）DNS放大的网络攻击，然后使用两种不同的算法生成可以欺骗DNN的对抗性示例。近年来，深度学习已证明自己是网络安全中非常有价值的工具，因

“深度学习一点也不难！”通常情况下，机器学习尤其是深度学习的使用往往需要具备相当的有利条件，包括一个大型的数据集，设计有效的模型，而且还需要训练的方法——但现在，利用迁移学习就可以消除掉这些瓶颈。作者|CalebKaiser以下为译文：在

亲爱的伙伴们！本月31日晚上8:30，我们近屿智能OJAC的培训讲师——哈尔滨工业大学博士毕业生、前之江实验室资深研究员张立赛博士，将为我们带来一场深度技术更新讲座，深度探讨GPTStore的最新发展。本次讲座将从GPTStore的基本概念入手，剖析其在当